提升**阅读素养，促进社会文化发展。在数智时代背景下，智慧图书馆的阅读推广对于提升**阅读素养具有至关重要的作用。阅读素养不仅关乎个人的知识获取与思维能力提升，更是社会文化发展的重要基石。智慧图书馆通过整合丰富的数字资源、提供便捷的阅读服务和个性化的阅读推荐，能够有效激发公众的阅读兴趣，拓宽阅读视野。这不仅有助于个人在信息的时代筛选出有价值的内容，培养批判性思维和创新能力，还能促进整个社会的文化氛围提升，增强民众的文化认同感和归属感。智慧图书馆的阅读推广活动，如线上读书会、阅读挑战赛等，能够激发社会各界对阅读的热情，形成积极向上的阅读风尚，为社会文化的繁荣发展贡献力量。智慧图书馆阅读推荐服务内容、过程以及效益 进行整体测评来考量服务水平，获取用户反馈信息的重要途径。信息科研学术助手承诺守信

脑机接口技术是一种具有变革性的人机交互技术，其通过捕捉大脑信号并将其转换为电信号，进而实现信息的传输和控制。阅读理解是人类认知活动的**区域，涉及语言编码、信息整合、逻辑推理等层面。脑机接口技术可以实现大脑和计算机之间的直接通信，进而影响或增强人的认知能力，改变阅读理解的过程和效果，其具体表现在以下几个方面。其一，揭示大脑的阅读活动机制。通过记录和分析大脑在阅读过程中的52025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING神经活动，脑机接口技术可以进一步把握阅读理解活动的神经机制，进而探索提高阅读效率的策略。其二，实时监测和调控人的阅读活动。脑机接口技术通过记录大脑在阅读特定文本的神经信号，分析阅读理解关键过程的重点区域，进而通过算法来进行优化推荐。其三，直接干预阅读活动。脑机接口技术可以通过直接刺激与阅读理解相关的神经回路，加速信息处理和整合，进而提高阅读的速度和准确度。除了采集脑部神经信息，未来脑机接口技术将对眼动、肌电、心电、呼吸等生理信号进行多模态数据融合，进一步提升多模态脑机技术对人阅读理解活动把握的精细度［8］。一站式科研学术助手费用智慧图书馆利用物联网、区块链等智 能技术，有效地将感知、计算与管理三者有机结合起 来。

生成式学习与支架式阅读理论。Wittrock提出的生成式学习理论认为有效的学习是学习者对环境中的信息进行意义建构和主动输出的过程，强调了学习者在学习过程中对知识的主动加工、处理和转化[10]。当前GenAI正是模拟人类生成式学习的机理，通过对已有内容的观察和训练来生成新的、有价值的内容。根据生成式学习原理，阅读作为学习的重要方式和内容，并不只是被动地接收字面信息，更要积极生成认知成果，如问题、图解、写作。当前研究显示，大学生在数字阅读中面临理解反思水平较低和阅读注意力难以集中两大问题，主要原因在于缺乏阅读理解支架和生成式阅读任务驱动[11]。在生成式学习理论的基础上，Clark和Graves提出支架式阅读模式，将阅读分为阅读前、阅读中和阅读后3个阶段，认为每个阶段教师都应该提供相应的概念框架和认知策略[12]。

个性化阅读推荐系统在智慧图书馆推行，不仅提升了图书馆资源的运用效率，还大幅提升了用户的阅读体验感。基于AI，个性化阅读推荐系统能为各用户推荐感兴趣和符合需求的书籍或资料，激发智慧图书馆服务实现个性化转变，同时还能持续采集用户反馈进行不断优化，从而保证推荐结果既准确又高效。未来随着技术的持续发展，个性化阅读推荐系统会愈发智能化，进一步激发智慧图书馆在信息服务领域的创新活力，增强智慧图书馆的文化传播功效，满足各用户的多样诉求。随着５Ｇ、ＡＩ、新媒体技术的不断 发展，阅读推广的渠道越来越多元，图书馆内部各 种线下设备及线上媒体。

这些策略的实施，将为智慧图书馆的阅读推广工作提供有力支持，推动阅读文化的深入普及与发展。关键词：数智时代；智慧图书馆；阅读推广；推广策略摘要采写编2025年第3期153图书管理读者阅读习惯与偏好的动态平台。通过构建一套完善的数据收集与分析系统，智慧图书馆能够精细描绘出每一位读者的阅读画像，从而实现对阅读资源的个性化精细推送。具体而言，智慧图书馆利用大数据分析技术，可以***追踪读者的借阅历史、在线浏览记录、搜索关键词等多元化数据。这些数据经过深度挖掘和智能分析，能够揭示出读者的阅读兴趣、偏好以及潜在需求。基于这些洞察，智慧图书馆能够智能匹配馆藏资源，为读者推送符合其个性化需求的书籍和学术资源。这种推送方式不仅可以提高读者的阅读满意度，还可以极大地促进馆藏资源的有效利用率，使每一本书都能找到其**合适的读者。对于大学生学术阅读，阅读后的知识建构 活动包括提问、测验、绘制概念图、讨论、写作等。创新科研学术助手概况

在支架式阅读模式中，提问被认为是 有效的阅读支架和认知成果；信息科研学术助手承诺守信

AI在智慧图书馆中的应用主要体现在信息检索和文本分析两大领域，能***提升智慧图书馆的工作效率和用户体验。在信息检索领域以智能搜索引擎为例，数据显示，用户在使用这些工具时，搜索关键词的使用率减少了20%以上。这是因为智能搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图，并提供相关的搜索结果。在文本分析领域，AI能够处理和分析海量文本数据，从中提取出有价值的信息。这对智慧图书馆尤为重要，因为全球存在数十亿份电子文献需要高效管理。利用AI，智慧图书馆可以自动化完成文献分类、关键词提取以及信息摘要生成，从而提升数字文献的管理效率，优化资源整理流程。采用AI，智慧图书馆可实现文献分类、关键词提取以及信息摘要自动生成等功能，从而极大提升了数字文献管理效率。采用自然语言处理（NLP）与机器学习算法，智慧图书馆能自动识别、整理大量文献资源，精细为每篇文献分派类别标签，并提取出**关键词及主题要点，不仅削减了人工整理的时间成本，还减少了人为方面的错误，提升了文献分类的精细度；智慧图书馆可以生成简要的文献摘要，使用户得以迅速了解每篇文献的**要义，便于高效、迅速地从海量资源中筛选出满足自己需求的文献。信息科研学术助手承诺守信